Cómo Ganar Confianza para la IA en Todo el Espectro de Edades

En el seguro, la automatización impulsada por IA ya está generando un valor empresarial medible, transformando procesos clave y prometiendo un servicio más rápido y eficiente.

Pero también plantea preguntas de equidad y rendición de cuentas.

A medida que esta poderosa tecnología se introduce en más puntos de contacto del seguro, la confianza se está convirtiendo en una moneda cada vez más valiosa, especialmente a lo largo de las líneas generacionales. Los usuarios más jóvenes esperan que la IA impulse la mayoría de las interacciones. Los usuarios más mayores desconfían de ella. El desafío, entonces, se convierte en diseñar experiencias de IA que satisfagan las necesidades y expectativas de los clientes con diversas preferencias demográficas.

Para hacerlo, las aseguradoras (o transportistas) que utilizan la IA deben mirar más allá de sus capacidades técnicas y esforzarse por priorizar la transparencia, la incorporación progresiva y la colaboración entre humanos y IA. Para la industria del seguro, donde las decisiones a menudo ocurren en momentos sensibles de la vida de las personas y les afectan directamente de manera significativa, construir la confianza en las decisiones impulsadas por la IA no es solo una opción: Será el ADN del seguro en el futuro.

Expectativas de la IA: Una División Generacional

Las generaciones nativas digitales, como los millennials y la Generación Z, ya están muy acostumbradas a experiencias impulsadas por la IA en el sector bancario, minorista y mediático. No es de extrañar, entonces, que los usuarios más jóvenes se sientan más cómodos con las aplicaciones y servicios de IA a medida que se introducen en otros sectores.

Por ejemplo, las aseguradoras a menudo utilizan chatbots o asistentes virtuales impulsados por IA para ofrecer comparaciones de cotizaciones o recomendaciones de políticas en cuestión de segundos. Los usuarios más jóvenes que ya están preparados para priorizar la velocidad y la personalización probablemente no se sorprenderán, incluso si no entienden completamente los mecanismos subyacentes.

Por otro lado, la Generación X y los Baby Boomers, en general, son significativamente más escépticos con respecto a estos bots de IA, especialmente cuando se trata de decisiones sobre dinero o inversiones. Esta demografía más antigua valora la explicabilidad y la tranquilidad, prefiriendo modelos híbridos, donde las personas reales siguen siendo accesibles como puntos de contacto, para guiarlos a través de las decisiones de cobertura o explicar por qué se aprobó o denegó una reclamación, incluso si los humanos no realizan todas las operaciones.

Es importante recordar que la comodidad con la IA varía no solo por edad, sino también por las apuestas percibidas. Cuando las decisiones son de alto riesgo o recompensa, como en el caso de la pérdida financiera o la cobertura del seguro, la confianza en la lógica oculta de la IA disminuye.

Transparencia: La Base de la Confianza

Un asombroso 80% de los proyectos de IA fallan debido a la “falta de confianza” por parte de los usuarios. Ese número solo aumenta en una industria como la del seguro, donde la confianza y la confianza han demostrado ser elementos clave en la mayoría de las transacciones.

Para generar confianza, las empresas deben explicar proactivamente cómo funciona la IA y qué datos utiliza. Tomemos, por ejemplo, CapitalOne. Publican abiertamente información sobre cómo utilizan la IA y el aprendizaje automático, cómo promueven los modelos, qué datos utiliza su IA y más, para la detección de fraude, la evaluación del riesgo crediticio y la personalización de la experiencia del cliente, y comparten sus normas de gobernanza de IA con los clientes.

Los esfuerzos de transparencia ayudan a los usuarios a sentirse en control y tranquilos, incluso cuando no hay un humano en el bucle. Para tender el puente de la confianza, especialmente para los clientes más antiguos, las aseguradoras deberían considerar la posibilidad de proporcionar “por qué tomamos esta decisión” emergentes, páginas de opt-in claras para las políticas de datos y acceso fácil a los procesos de apelación en todo el viaje del cliente digital.

Casos de Uso de Bajo Riesgo

Las estrategias de IA más exitosas presentan a los usuarios el valor de la IA en contextos de bajo riesgo antes de ampliar a decisiones de alto impacto.

En un contexto de seguro, esto podría significar utilizar la IA para ayudar a los nuevos titulares de pólizas solo con consultas básicas de cobertura o ayudar a los agentes a redactar correos electrónicos rutinarios para los clientes, ambos casos de uso de bajo riesgo que permiten a los empleados y los clientes construir confianza en la IA sin temor a consecuencias negativas. Los casos de uso de IA de PayPal siempre comienzan con características que mejoran la seguridad sin tocar dinero directamente, como utilizar la IA para detectar intentos de inicio de sesión sospechosos o recomendar actualizaciones de contraseñas.

Estas interacciones más pequeñas ayudan a los nuevos usuarios, especialmente a aquellos de generaciones más antiguas, a acostumbrarse a la IA, mientras que simultáneamente refuerzan la identidad tecnológica de la marca para los usuarios más jóvenes. Con el tiempo, estas estrategias de construcción de confianza permitirán a las empresas ampliar la IA a flujos de trabajo de mayor riesgo, como el crédito, las reclamaciones o los préstamos.

El Toque Humano Todavía Importa

La IA ha demostrado mejorar la productividad humana, pero permitir que tome el control completo es una forma segura de erosionar la confianza. Particularmente en el seguro o los servicios financieros, la empatía humana, el juicio y la comprensión contextual siguen siendo insustituibles.

Consideremos el co-piloto de IA de Morgan Stanley para asesores financieros, recientemente introducido. El sistema ayuda a los asesores a analizar las carteras de los clientes más rápido, pero los asesores siguen teniendo el control total de la relación con el cliente. Para los usuarios más antiguos, saber que un humano está involucrado a menudo proporciona tranquilidad, mientras que los clientes más jóvenes pueden verlo como una señal de credibilidad y responsabilidad para los casos en los que la IA alcanza sus límites.

Una encuesta global de confianza en la IA de BCG encontró que en todas las demografías de edad, los consumidores prefieren un modelo de “seguridad humana”, donde la IA hace sugerencias pero las decisiones finales descansan en una persona. Incluso a medida que la IA mejora, la fórmula ganadora será híbrida, donde la IA se encarga de la velocidad y la escala, y los humanos de la sutileza y la confianza.

Confiar en el Procesamiento

La próxima fase de la adopción de la IA en el seguro estará tan influenciada por la confianza en esta tecnología como por sus capacidades.

Pero esa confianza no llegará de la noche a la mañana.

Las empresas que tengan éxito serán aquellas que puedan crear experiencias impulsadas por la IA que sean rápidas y explicables, automatizadas y personales, construyendo puentes a través de las demografías mediante la transparencia, la empatía y el diseño reflexivo. Porque en un mundo donde la IA está tomando más decisiones que nunca, la confianza es el producto más importante que puedes ofrecer.